[논문 리뷰] Designing Multidimensional Blockchain Fee Markets

Theo Diamandis, Alex Evans외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 08. 16.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 볼록 최적화와 이중성 이론을 활용하여 계산, 스토리지 및 대역폭과 같은 유형이 다른 자원의 동적 가격을 설정하는 다차원 블록체인 수수료 시장을 제안한다. 각 자원을 별도의 가격 설정 차원으로 간주함으로써, 네트워크 처리량을 향상시키고 서비스 거부 공격에 강건한 실시간 가격 발견 기능을 제공한다. 이는 단일 단위(예: 가스 기반) 수수료 시장과 비교할 때 유리하다.

ABSTRACT

Public blockchains implement a fee mechanism to allocate scarce computational resources across competing transactions. Most existing fee market designs utilize a joint, fungible unit of account (e.g., gas in Ethereum) to price otherwise non-fungible resources such as bandwidth, computation, and storage, by hardcoding their relative prices. Fixing the relative price of each resource in this way inhibits granular price discovery, limiting scalability and opening up the possibility of denial-of-service attacks. As a result, many prominent networks such as Ethereum and Solana have proposed multi-dimensional fee markets. In this paper, we provide a principled way to design fee markets that efficiently price multiple non-fungible resources. Starting from a loss function specified by the network designer, we show how to compute dynamic prices that align the network's incentives (to minimize the loss) with those of the users and miners (to maximize their welfare), even as demand for these resources changes. Our pricing mechanism follows from a natural decomposition of the network designer's problem into two parts that are related to each other via the resource prices. These results can be used to efficiently set fees in order to improve network performance.

연구 동기 및 목표

• 단일 차원 수수료 시장(예: 이더리움의 가스 모델)의 한계를 해결하라. 이러한 시장은 비동종 자원의 상대 가격을 고정시켜 세분화된 가격 발견을 어렵게 한다.
• 자원 과소비가 높은 작업에 대해 낮은 가스 비용을 유도하는 자원 가격 오류로 인한 서비스 거부 공격 위험을 완화하라.
• 실시간 수요와 공급에 기반해 각각의 계산 자원을 독립적으로 가격 설정함으로써 네트워크 확장성과 자원 활용도를 향상시켜라.
• 볼록 최적화의 이중성에 기반한 원칙적인 수학적 프레임워크를 제공하여 네트워크와 사용자 인centives를 일치시키는 동적 수수료 설정을 가능하게 하라.

제안 방법

• 네트워크 설계자의 문제를 볼록 최적화 문제로 수식화하라: 자원 용량 제약 조건 하에 거래 유틸리티를 최대화하고 네트워크 손실을 최소화하는 것.
• 이중성 이론을 적용하여 전역 최적화 문제를 두 부분으로 분해하라: 하나는 온체인에서 해결(네트워크 측 자원 할당), 다른 하나는 오프체인에서 해결(사용자 측 거래 선택).
• 이중 변수(자원 가격)를 사용하여 두 하위문제를 조율하라. 이는 이중 문제의 해가 최적 가격을 자동으로 도출함을 보장한다.
• 이중 함수에 대해 투영된 경사하강법을 사용하여 반복적인 가격 업데이트 규칙을 유도하라: $ p^{k+1} = \text{proj}(p^k - \nabla g(p^k)) $, 이를 통해 온체인에서 동적 수수료를 계산할 수 있다.
• 공동 사용 및 병렬 자원을 행렬 제약 조건으로 모델링하여 병렬 실행 환경 및 계약별 자원 활용도를 처리할 수 있도록 프레임워크를 확장하라.
• 비교적 급격한 변동에 민감한 자원(예: 메모리 집약적 작업)에 대해 더 빠른 가격 조정을 가능하게 하기 위해 자원별 학습률을 대각 행렬 $ D $ 를 통해 도입하라.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실시간 수요와 공급을 반영하여 계산, 스토리지, 대역폭과 같은 여러 비동종 자원을 효율적으로 가격 설정할 수 있는 블록체인 수수료 시장은 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 네트워크 인센티브(손실 최소화)와 사용자 및 마이너 인센티브(복지 최대화)를 일치시키는 동적이고 온체인에서 업데이트 가능한 수수료 설정을 가능하게 하는 최적화 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 요구량의 변동이 있는 상황에서, 단일 단위(예: 가스 기반) 수수료 시장과 비교해 다차원 가격 설정이 네트워크 처리량과 안정성 측면에서 향상되는가?
• RQ4 병렬 실행 환경 및 계약별 자원 활용도 지표를 지원하기 위해 메커니즘은 어떻게 확장될 수 있는가?

주요 결과

• 모의 실험을 통해 자원 2의 활용도가 수요 급증 후 빠르게 안정 상태로 복귀하는 것으로 나타났다. 이는 다차원 수수료 시장이 균일 가격 설정보다 더 빠른 수렴 속도를 보임을 시사한다.
• 더 정확하고 민감도가 높은 가격 신호 덕분에, 수요 변화가 발생하는 동안과 이후에도 더 많은 거래가 블록에 포함될 수 있었다.
• 각 자원이 실제 수요에 기반해 독립적으로 가격 설정되므로, 자원 가격 오류를 악용하는 공격자가 존재할 수 없게 되어 서비스 거부 공격 위험이 감소한다.
• 이중 함수에 대한 투영된 경사하강법 업데이트 규칙을 통해 동적 수수료의 효율적인 온체인 계산이 가능해졌으며, 실시간 적응이 가능하다.
• 행렬 연산과 이중 변수를 재수식화함으로써 병렬 실행 환경 또는 계약별 자원 활용도를 고려한 모델 확장은 가능하다.
• 수치적 결과는 다차원 가격 설정이 하드웨어 요구 사항을 늘리지 않으면서도 더 부드러운 가격 조정과 더 높은 네트워크 처리량을 이끌어낸다는 것을 보여준다.